arXiv · cs.CL· Fabian Tritthart·· 6 天前AI 评分47
CATS：面向多智能体系统的对比归因拓扑搜索方法
Credit Where Credit Is Due: Contrastive Attribution Topology Search for Multi-Agent Systems
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Fabian Tritthart
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.29292v1
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AI 导读
研究者提出对比归因拓扑搜索方法 CATS，在固定专家智能体超图中通过 LLM 归因器为各智能体分配贡献度，剪除弱边和弱智能体，搜索紧凑团队。使用小开源模型，CATS 在 BigCodeBench 上平均准确率比仅用分数的启发式搜索高 5.3 个百分点，部署 token 减少 54%；在 HotpotQA 提示词投毒测试中三次运行均排除全部被投毒的智能体。
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